《机器学习实战》 价值500 2019

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% p  m) A3 ~  i. E$ D│  
├─01.第1章 k-近邻算法
3 S9 U' c6 S" g  N6 y│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
+ J( Z4 @2 e- C" R" b│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
5 T  Z3 d* y0 T+ O0 Q( S( E│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
% {% N# a+ S  `6 |│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
& I, _' W& x7 h  @│      
├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
& A- K8 R& w, d( [) A, H8 E" i│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
# Y; Q7 P8 ?+ Z0 U0 `* [/ V3 V│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
- b* E# N2 H9 B) b& f' ?│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
6 G4 r8 T3 J/ G: M4 G5 h* }│      
( f9 F3 r5 [1 v* \6 {9 P) N# `, g├─03.第3章 朴素贝叶斯
│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
* f0 _8 Q" I- N│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
│      任务20： 6. 算法总结.mp4
│      
├─04.第4章 Logistic 回归
) h8 s4 O* I, O# d3 W7 j│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
) O' v2 p2 {2 o0 C│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
- u- @2 u$ G3 `8 I# v( h% I* L│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
9 }4 `# v, y$ d6 r4 {│      任务27： 6. 病马案例.mp4
1 v9 C! [3 b. @- u4 X% v! b$ x│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
│      任务30： 9. 算法总结.mp4
8 `$ U  }+ r4 \│      
* M& y2 h& [1 e) \2 z5 m├─05.第5章 支持向量机
│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
3 o" j9 k1 Y1 g4 e  l2 a' \│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
8 W  ~6 a6 G' ?│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
' k0 M2 J/ J* Q" B│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
* m, A% b7 v0 m│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
& Q1 B4 K7 R, x9 d! j  ?9 p│      任务37： 6. 核函数.mp4
│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
, {% \( B/ ^; D% N8 `' s4 M│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
│      
1 `4 g* E+ K: {/ O, _. N& B- m├─06.第6章 AdaBoost算法
, T5 ^) m8 r3 @│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
' F7 l7 u7 h. m: z' @9 U0 b. A8 n1 \│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
2 |2 M* c# ~$ X; |│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
+ _5 y( o3 m0 M, L│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
│      
├─07.第7章 线性回归
│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
# w7 @% e5 H1 A2 }8 I│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
' _6 ?0 v; b( x4 g; D│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
9 f2 Z( Z% g% v│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
8 D3 p. G9 ]/ Q+ V0 q2 b│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
1 e( N2 }7 B' \" ?4 ?9 s│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
& P1 J: i. G, ^. h" ~$ z│      任务56： 6. 岭回归.mp4
  p8 y! h1 r" ~8 c│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
) I5 n# t9 H; ]7 j│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
; Y9 }9 b- E$ w' h% b( O6 d( \│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
+ k+ d$ X+ U) d│      
* b8 U3 M/ ]+ n  {2 L+ P├─08.第8章 树回归
4 {  m* H1 `) T& s│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
8 s6 A7 P# j( v│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
& n" h9 [: j8 Z│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
│      任务66： 6. 模型树.mp4
│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
1 R7 q- |7 Z3 s' `│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
  e& q* n) ^3 E1 F% c6 @% X& j│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
│      
# F5 F& e  d0 C- Z( b- _) q├─09.第9章 K-均值聚类算法
. A. A' h! M, y7 P│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
4 i8 I2 c8 i& |* M3 S│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
+ w! c* `5 w2 O. @/ }8 z; B│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
$ X+ Y5 U) S% h5 }5 P" t/ ~. \/ \│      任务75： 5. 算法验证.mp4
: k1 M# W4 Y4 p; Y│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
- s! P. {4 p" k7 i2 o│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
3 k4 u7 P- p- M6 }. c│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
% l3 f0 U' I- S6 h4 `2 P( V& G│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
+ d/ r3 r  r  L9 g│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
9 M! `8 y. _8 L# N- E' Y6 \  _│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
│      
. K7 b! V. p' Y0 C└─10.第10章 关联规则之Apriori
        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
        任务85： 1 关联分析概述.mp4
        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
9 @: U& x3 Z, s$ m% {5 m        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
5 L3 a2 u: L9 x% f        任务89： 5 apriori原理.mp4
        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
5 z1 u3 Z: J, H        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
# H9 O2 d) e# F6 `# K4 |/ z3 P6 i- X        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
, k; j/ \$ a# ]! A( p, ^* q        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
8 F6 w" v% O! A! Y        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
* B" }0 ]% @% J3 c. L; x$ g        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4
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zf3412

太厉害了